大數據距離撬起汽車金融還有幾步

“大數據應用在汽車金融的獲客、風險控制、二手車評估，甚至很多延伸領域等都能起到至關重要的作用?！本粮黄嚱鹑诠靖笨偨浝韯⑾鑼嵏嬖V《中國汽 車報》記者，“以風險控制為例，通過大數據對個體大量信用行為進行收集、整理、分析，將人的信用立體化，從而甄別出價值客戶。這種方式在規(guī)避風險的同時， 也能針對不同資質客戶設計不同的金融產品以獲得收益最大化。 ”

大數據作為互聯網金融的核心，被眾多互聯網和互聯網金融平臺視為制勝法寶。而在參與者競相角逐的互聯網汽車金融領域，大數據到底是否真能為行業(yè)和企業(yè)發(fā)展提供重要參考？

簡單來說，大數據就是由海量數據構建，蘊含無限能量的礦藏。在劉翔實看來，數據分為強相關數據和弱相關數據，強相關數據如肇事記錄，能直接判斷 駕駛人的駕駛習慣。而看似無用的弱相關數據如駕駛人性別、年齡、急剎車次數、加速度數值等，如果通過整合分析，也會對預判駕駛人出險幾率起到重要的參考作 用。然而很多業(yè)內人士卻認為，大數據概念炒得熱，但是“只聞樓梯響，不見人下來”，大數據在實際應用層面仍然沒有起到應有的作用。雖然支持人士認為 “數據是否有價值，關鍵看怎么應用”，但遺憾的是，目前互聯網汽車金融企業(yè)對大數據的分析運用能力還普遍處于較低水平的摸索階段。

“一方面，如央行征信系統(tǒng)、公安、司法部門的數據未對企業(yè)開放，四五線城市大量未上保車輛數據無從查詢，導致企業(yè)獲得的數據維度不夠廣。”雖然 看好大數據的應用，但對政府部門掌握數據的公開性和其他數據來源仍存疑慮的劉翔實也道出了他的擔憂，“另一方面，部分企業(yè)對所得數據的真?zhèn)尾患雍藢?，或?為汽車金融客單價成本較高而不敢嘗試，導致無法建立更完善的數據模型。”

“目前企業(yè)普遍認為數據量越多越好，卻并不知道所得數據到底如何甄別使用。至少需要1~2年的探索，汽車金融行業(yè)才會找到科學的方法聚焦到有針對性的數據上，并建立起適合汽車金融行業(yè)的模型，從而使大數據真正發(fā)揮效力?！眲⑾鑼嵢缡钦f。

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